空对空导弹

DOI:10.18129 / B9.bioc.GARS

此包适用于Bioconductor 3.7版;有关稳定的最新发布版本，请参见空对空导弹．

GARS:用于在高维和具有挑战性的数据集中识别变量的鲁棒子集的遗传算法

Bioconductor版本:3.7

特征选择旨在从高维数据集中识别和去除冗余、不相关和有噪声的变量。选择信息特征可以提高分类和回归分析的整体性能，从而影响后续的分类和回归分析。已经提出了几种方法来执行特征选择:其中大多数依赖于单变量统计、相关性、熵测量或向后/正向回归的使用。在此，我们提出了一种高效，鲁棒和快速的方法，采用随机优化方法的高维。GARS是一种遗传算法的创新实现，它可以在高维和具有挑战性的数据集中选择健壮的特征。

作者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa在hotmail. >，Luca Piacentini

维护者:Mattia Chiesa < Mattia。Chiesa在hotmail. >

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PDF	R脚本	Titolo
PDF		参考手册
文本		新闻

细节

biocViews	分类，聚类，FeatureExtraction，软件
版本	1.0.0
许可证	GPL (>= 2)
取决于	R (>= 3.5)，ggplot2，集群
进口	DaMiRseq，MLSeq，统计，方法，SummarizedExperiment
链接
建议	BiocStyle，knitr，testthat
SystemRequirements
增强了
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进口我
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包档案

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源包	GARS_1.0.0.tar.gz
Windows二进制	GARS_1.0.0.zip
Mac OS X 10.11 (El Capitan)	GARS_1.0.0.tgz
源库	git克隆https://git.bioconductor.org/packages/GARS
源存储库(开发人员访问)	git克隆git@git.bioconductor.org:packages/GARS
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GARS/
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